航空文献资源库

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基于时序二维化的航空传感器故障检测: 作者： 张达高君宇丁腾欢谷士鹏李学龙 来源： 西北工业大学学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 格拉姆角场 时间序列分析分段聚合近似航空传感器故障检测; 描述： 航空传感器故障检测在航空飞行任务中具有重要意义。然而传感器时序数据长度极长、时间跨度极广导致目前大多数方法检测性能较差。针对上述问题，提出基于时序二维化的航空传感器故障检测(time-series to 2D fault detection, T2D)方法。将信息熵应用到分段聚合近似算法中，充分保留时序特征的同时实现对数据的有效压缩；引入格拉姆角场将降维后的一维数据编码为二维图像，维持原始序列的长程依赖性；设计一种灵活的卷积映射模块并插入检测网络Vision Transformer的编码器中，提高模型的检测精度。实验结果表明，T2D模型在某民机试飞仿真时序数据集上，性能显著优于其他模型，验证了所提方法的有效性和优越性。

基于飞参数据的飞机机动识别技术研究: 作者： 易轩宇. 来源： 电子科技大学 年份： 2024 文献类型： 学位论文 关键词： 小波变换 格拉姆角场 特征融合机动识别多维时间序列分类; 描述： 基于飞参数据的飞机机动识别技术研究

基于飞参数据的飞机机动识别技术研究: 作者： 易轩宇. 来源： 电子科技大学 年份： 2024 文献类型： 学位论文 关键词： 小波变换 格拉姆角场 特征融合机动识别多维时间序列分类; 描述： 基于飞参数据的飞机机动识别技术研究

基于GAF-DenseNet网络的航空发动机虚假数据攻击检测: 作者： 黄鹏程陈丽丹祁恬张哲马永良高明 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 格拉姆角场 C MAPSS 虚假数据注入攻击密集连接卷积网络; 描述： 提出一种基于GAF-DenseNet网络的航空发动机系统遭受虚假数据攻击的机器学习检测方法。首先，基于美国国家航空和宇宙航行局的商用模块化航空推进系统仿真数据集（Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation，C-MAPSS），构建了连续和间隔虚假数据注入两种攻击模型；其次，通过格拉姆角场（Gramian angular field， GAF）算法，在保留原始航空发动机传感器获得的时序信号的时间依赖性的前提下，对时间序列数据进行唯一编码，并设计了DenseNet-121网络对图像阵列中内含的传感器信息进行深层挖掘，进而检测航空发动机是否遭受虚假数据攻击及攻击类型识别；最后，融合GAF-DenseNet方法在T24、T50和P30传感器上的平均分类准确率为98.46%，与长短期记忆、门控循环单元和卷积神经网络对比分别提高了1.91%、3.82%和0.38%。

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